[기자의 눈]한국형AI, 선택과 집중 없이 美10년 성과 못따라간다

(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 미국의 AI 패권은 하루 아침 성과가 아니다. 네이처에 따르면 미국은 최소 2012년부터 인공신경망·딥러닝 연구를 축적했고 2022년 GPT 탄생으로 이어졌다.

3년 내 미·중과의 격차를 크게 좁혀 AI 3강에 들겠다는 정부가 고민해야 할 부분이다. 선택과 집중 없이 십수년간의 연구를 따라잡는 건 비현실적이다.

비슷한 후발주자였던 중국은 막대한 예산과 인재 육성을 통해 딥시크 등 AI 굴기를 드러냈다. 한국의 현재 자원으로는 그에 준하는 규모의 싸움을 하긴 어렵다.

따라서 우리는 당장 할 수 있는 걸 해야 한다.

정부가 드라이브를 거는 한국형 파운데이션 모델은 3년 내 끝낼 건 아니다. 도전적인 목표 없이 급하게 개발해봐야, 시대와 동떨어진 모델로 끝나고 만다. 수월성 있는 장기 집단연구로 풀어야 할 문제다.

빠르게 승부를 볼 수 있는 건 금융·제조 등 산업 데이터에 특화한 '버티컬 AI'라고 업계는 보고 있다. '엑사원' 개발을 주도한 배경훈 과기정통부 장관 후보자도 이를 강조했다.

이를 꼭 K-파운데이션 모델로 구현할 필요는 없다. 보안 조치만 충분한다면 외산 오픈소스를 쓰는 게 속도전 측면에서 합리적이다.

버티컬 AI만으로도 얕볼 게 아니다. 골든타임 3년간 숙제가 산적했다.

우선 데이터 학습을 가로막는 규제부터 손봐야 한다. 많은 기업이 개인정보보호 등 규제에 부딪혀 양질 데이터 학습에 어려움을 겪고 있다.

대학·기업이 함께 이용할 수 있는 컴퓨팅 인프라 구축도 속도를 내야 한다. 주요국 대비 GPU도 부족하기 때문에, 최적화 연구도 숙제다.

전략 기술의 국산화는 물론 의미가 있다. 하지만 합리적인 투트랙 전략으로 풀어가야 눈먼 돈 없이 한국형 AI를 이뤄낼 수 있다.

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